1. GPT‑4o (من OpenAI)

يُعتبر GPT-4o أحد أكثر النماذج استخداماً وانتشاراً في الحوسبة السحابية لعام 2025؛ إذ كشفت تحليلات عن أنّه يُستخدم في نحو 45٪ من بيئات الحوسبة السحابية المتخصصة بالذكاء الاصطناعي. Orca Security+2AInvest+2
مميزاته: نموذج متعدد الوسائط (نص، صور، صوت)، يُعالج السياقات الطويلة، ويُستخدم في كتابة المحتوى، تطوير الشات بوت، المساعدات المعرفية، والدعم البرمجي. AInvest
أهمية التعلم: يُعدّ اختياراً «عامّ الغرض» لأيّ مؤسسة أو مطوّر يريد دمج الذكاء الاصطناعي في منتجاته اليومية أو خدماته.

2. Gemini 2.5 Pro (من Google DeepMind)

أطلقت Google-DeepMind هذا النموذج في أوائل 2025، وأبرز ما يميّزه هو قدرته على معالجة مدخلات متعددة الوسائط (نصوص، صور، صوت، فيديو) مع نافذة سياقية ضخمة تصل إلى مليون رمز (Tokens). Wikipedia
مميزاته: أداء متقدّم في الحجج المنطقية والبرمجة، تكامل مع بيئة Google، واجهات برمجة تطبيقات (APIs) قوية للمطوّرين. Champaign Magazine
أهمية التعلم: مناسب للمشروعات التي تحتاج تحليلاً عميقاً وشاملاً أو دمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقات مؤسسية أو تجارية.

3. Claude 4 (Opus/Sonnet) (من Anthropic)

تم إصدار نسخ متقدّمة من سلسلة Claude تحت مسمّيات Opus وSonnet، وهي موجهة نحو البرمجة، التفكير طويل الأمد، وتلخيص النصوص المعقّدة. The Verge
مميزاته: دقة عالية في تحليل الوثائق الطويلة، ذاكرة سياقية كبيرة، وتصميم معايير أمان مرتفع (safety-first).
أهمية التعلم: خيار مثالي عند بناء أنظمة ذكاء اصطناعي في مؤسسات حسّاسة كالقطاع المالي أو القانوني أو الطبّي، حيث الدقة والثقة مهمة.

4. Llama 4 (من Meta Platforms)

أطلقت Meta النسخة Llama 4، التي تُعدّ خطوة متقدّمة للنماذج مفتوحة المصدر وتتمتّع بقدرات عالية في تعدد الوسائط والترخيص المرن. Reuters
مميزاته: مفتوحة المصدر، قابلة للتعديل، وتدعم بيئات التطوير المخصّصة أو المؤسسات الراغبة في استضافة النموذج داخلياً.
أهمية التعلم: مثالية للباحثين أو المطوّرين الذين يفضلون بناء حلول داخليّة وليس الاعتماد فقط على سحابات طرف ثالث.

5. Qwen 3 (من Alibaba Cloud)

أحد نماذج الذكاء الاصطناعي من الصين، حيث أطلقت Alibaba سلسلة Qwen (3) بعد تدريبها على تريليونات من الرموز. وتُعدّ من النماذج التي تدعم لغات عدّة وسياقات متعددة. Wikipedia
مميزاته: متعدد الوسائط، دعم واسع للغات، ترخيص مفتوح (Apache 2.0)، صالح للتطبيقات في آسيا والعالم الناطق بعدة لغات.
أهمية التعلم: يعطي بُعداً دولياً وخياراً لمن يبحث عن نموذج عالمي متعدد اللغات مع بيئة مفتوحة.

🧭 التوجّهات الرئيسية في 2025

من خلال ما سبق، يمكن رصد عدّة اتّجاهات واضحة:

• تعدد الوسائط (Multimodality): تنتقل النماذج من نصّ فقط إلى معالجة الصور، الصوت، الفيديو، والعمل عبر البيئات الحسية المختلفة.
• نوافذ سياقية ضخمة (Large Context): بعض النماذج قادرة على معالجة مئات آلاف الرموز في جلسة واحدة، مما يسهّل التعامل مع الوثائق الكبيرة أو اللحظات الطويلة.
• نماذج مفتوحة المصدر (Open-Source) ومفتوحة الوصول: مثل Llama وQwen، ما يمكّن المطوّرين من تخصيص النموذج داخلياً.
• أمان وموثوقيّة أكبر: يُعطى اهتمام متزايد بمسائل الأمان (safety) والتثقيف الأخلاقي لتجنّب الهلوسة (hallucination) أو الاستخدام السيء.
• تحوّّل نحو الاستخدام المؤسسي والتجاري: فالموديلات لا تُستخدم فقط للتحكّم في دردشة عامة، بل تُدمج في المنتجات والخدمات والإنتاج المؤسسي.

💡 ماذا يجب على المستخدم أو المؤسسة أن تفعل؟

• حدد الهدف بوضوح: هل تريد إنتاج محتوى نصي؟ برمجة؟ تحليل بيانات؟ أو معالجة صور/فيديو؟ اختر النموذج المناسب بحسب المهمة.
• قِس الأداء versus التكلفة: بعض النماذج باهظة الثمن، وبعضها يوفر أداءً ممتازاً بتكلفة أقل—مثال: Qwen وLlama.
• فكّر في الخصوصية والاستضافة: إذا كانت بياناتك حسّاسة، ربما تفضّل نموذجاً قابلاً للاستضافة الداخلية.
• كن واعياً بالاعتبارات الأخلاقية: تأكّد من أن النموذج المستخدم يعالج المحتوى بطريقة آمنة ومسؤولة.
• اختبر بنفسك: قبل الاستثمار الكبير، جرب النموذج في الحالة الواقعية للمهام التي تريدها وقيّم النتائج.

عام 2025 يخبرنا أنّ الذكاء الاصطناعي أصبح ناضجاً بدرجة كافية ليُستخدم في مجالات متعدّدة، ليس فقط كأداة للمحادثة بل كجزء من منتجات وخدمات واقعية. من GPT-4o إلى Gemini 2.5 Pro، ومن Claude 4 إلى Llama 4 وQwen 3، الخيارات كثيرة ومتنوّعة. المهمّ هو أن تختار النموذج المناسب لاحتياجاتك، ليس فقط من حيث القوة، بل من حيث تكامل البيئة، التكلفة، والملاءمة الأخلاقية.